| 课程号 |
01133029 |
学分 |
2 |
| 英文名称 |
Omics: an eagle view |
| 先修课程 |
高等数学 |
| 中文简介 |
随着以深度测序为代表的高通量生物学测量技术的快速发展，生命科学已经成为一门数据科学(Data Science)。以面向总体、数据驱动为特征的“组学”(omics)方法也越来越凸现出其在生命科学研究中的重要地位。本课程以生命科学院的研究生和高年级本科生为主要授课对象，面向学科前沿，围绕组学数据分析，结合阅读和讨论发表在国际一流杂志上的论文和前沿的研究成果，对基因组学、转录组学、蛋白组学等典型组学数据的分析与应用进行系统介绍，为同学后续的学习与科研奠定坚实基础。 |
| 英文简介 |
As biology is increasingly turning into a data-rich science, massive data generated by high-throughput technologies pose both opportunities and serious challenges to the research community. Aiming to provide an overview of cutting-edge “omics”, this class will cover the data, the analysis and applications for a number of “omics” including genomics, transcriptomics and proteomics. We will not only talk about several representative data analysis algorithms, but put them into the real world practices.
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| 开课院系 |
生命科学学院 |
| 通选课领域 |
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| 是否属于艺术与美育 |
否 |
| 平台课性质 |
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| 平台课类型 |
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| 授课语言 |
中文 |
| 教材 |
(课堂讲义与相关参考文献)；
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| 参考书 |
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| 教学大纲 |
通过讲授与联系为相关专业同学介绍组学数据分析的基本思路与方法
1. Biology as a Data Science
o 以人类基因组及深度测序(Deep Sequencing)为例，介绍(高通量)生物学数据在现代生命科学研究中的意义与作用；
o 并进而介绍相关技术的一般观念与技术背景。
2. From Genetics to Genomics
o 依托1000 Genome Project与UK10K Genome Resequencing Project，简述现代基因组学数据在人类疾病相关基因鉴定与发现过程中的重要作用；
o 以Genetic Variants Calling为例，介绍相关算法基础原理与主要应用环境。
3. Transcriptome: a Dynamic Genome?
o 以ENCODE Project与TCGA Project为例，简述转录组资料在发现与探索人类生理/病理过程机制中的重要作用；
o 以RNA-Seq Gene Models Inference为例，介绍相关算法基础原理与主要应用环境。
4. Proteome: a New World (w/ Modifications)
o 蛋白组与转录组的异同
o 以人类蛋白组计划为例，简述蛋白组资料在发现与探索人类生理/病理过程机制、(特别是在寻找药物靶点中)的重要作用；
o 结合现有工具与数据库，介绍常用蛋白组鉴定算法及其主要应用。
5. Final结课测评
o 结合书面与上机Hand-on，进行结课测评。
通过课堂讲授介绍基本观念(~50%)，而后围绕相关主题，组织同学通过分组报告等方式进行讨论，鼓励同学的主动学习(~50%)。
每周有讲课和讨论，要求学生在分组阅读文献基础上讨论，同时期末安排课程设计(Final Project)，根据学生在论文讨论和课后对问题的解答的能力考察评估学生。
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| 教学评估 |
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